Per configuration

Report 21/06/2021

Questions

• Once noisy data is "cleaned" in first iteration then only use minimal renoising ($0\% \to 10\%$) for better training, i.e. simulates noisy input cable but then perfect "iterative" system. Not much learning from second iteration

Training structure

Loss

• Huber loss with $\delta =1$

Metrics

• Huber loss
• MNIST classifier (2 layers 32, 10 dense)

Noise visualization

Detailed results per experiment

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